డిజిటలైజ్డ్ ప్రపంచం యొక్క ఎజెండాలోని అంశాలలో ఒకటి, దీని ప్రజాదరణ ఇటీవలి సంవత్సరాలలో పెరిగింది, మెషిన్ లెర్నింగ్, అంటే మెషిన్ లెర్నింగ్. బ్యాంకింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ టెక్నాలజీల పరంగా ముఖ్యమైన భావన మరియు బ్యాంకింగ్ రంగానికి అనేక ప్రయోజనాలను అందించే మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక రకమైన అప్లికేషన్‌గా నిర్వచించవచ్చు, దీనిలో కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్‌లు శిక్షణ డేటా మరియు అల్గారిథమ్‌ల ద్వారా నమూనాలను నేర్చుకోగలవు, ఇది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఉప-విభాగం. మానవ కదలికలను అనుకరించే అప్లికేషన్, ప్రోగ్రామింగ్ లేకుండా అనుభవం ద్వారా నేర్చుకోవడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. శిక్షణ డేటా మరియు అల్గారిథమ్‌లకు ధన్యవాదాలు, ఇది డేటాను గుర్తిస్తుంది మరియు అంచనాలను రూపొందించడం ద్వారా స్వయంచాలకంగా పనులను పూర్తి చేస్తుంది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మెషీన్ లెర్నింగ్, IBM పరిశోధకుడు ఆర్థర్ శామ్యూల్ 1959లో మొదటిసారిగా ఉపయోగించారు, ఈ రోజు ఉపయోగిస్తున్న Google అసిస్టెంట్ మరియు సిరి వంటి అప్లికేషన్‌లకు ఆధారం. కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఉపవిభాగంగా పరిగణించబడే మెషిన్ లెర్నింగ్, కంప్యూటర్‌ను మనిషిలా ఆలోచించేలా చేస్తుంది మరియు దాని స్వంత పనులను చేస్తుంది.
కంప్యూటర్ మనిషిలా ఆలోచించడానికి, మానవ మెదడు ఆధారంగా రూపొందించబడిన అల్గారిథమ్‌లతో కూడిన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఉపయోగించబడుతుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపయోగాలు ఏమిటి?
సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతున్న మరియు డిజిటలైజేషన్ ప్రక్రియ వేగంగా విస్తరిస్తున్న నేటి ప్రపంచంలో, దాదాపు ప్రతి రంగంలోనూ మెషిన్ లెర్నింగ్ అప్లికేషన్‌లను ఉపయోగించవచ్చు. మీరు అనేక ప్రాంతాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఎదుర్కోవచ్చు, ముఖ్యంగా ఆన్‌లైన్ షాపింగ్, సోషల్ మీడియా అప్లికేషన్‌లు, బ్యాంకింగ్ మరియు ఫైనాన్స్ సెక్టార్, ఆరోగ్యం మరియు విద్య. మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క వినియోగ ప్రాంతాలను బాగా తెలుసుకోవడం కోసం, మేము మీ కోసం కొన్ని ఉదాహరణలను జాబితా చేసాము:
- ASR (ఆటోమేటిక్ స్పీచ్ రికగ్నిషన్): మానవ స్వరాలను టెక్స్ట్‌గా మార్చడానికి NLP సాంకేతికతను (లింక్‌ని NLP కంటెంట్‌కి లింక్ చేయవచ్చు) ఉపయోగించడం ద్వారా రూపొందించబడింది, ASR మొబైల్ పరికరాల నుండి వాయిస్ కాల్‌లు చేయడానికి లేదా సంభాషణల రూపంలో ఇతర పక్షాన్ని చేరుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. సందేశాలు.
- కస్టమర్ సర్వీస్: కస్టమర్ కమ్యూనికేషన్ కోసం రూపొందించబడిన ఆన్‌లైన్ సంభాషణ రోబోట్‌లు మెషీన్ లెర్నింగ్ ఎక్కువగా వర్తించే రంగాలలో ఒకటి. ఆన్‌లైన్ సంభాషణ రోబోలు కస్టమర్‌లు తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వగలవు మరియు వినియోగదారులకు వ్యక్తిగతీకరించిన సలహాలను అందించగలవు. ఇ-కామర్స్ సైట్‌లలో మెసేజింగ్ రోబోలు, వర్చువల్ మరియు వాయిస్ అసిస్టెంట్‌లు మెషిన్ లెర్నింగ్ వినియోగానికి మంచి ఉదాహరణలు.
డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉప-విభాగంగా పరిగణించబడే డీప్ లెర్నింగ్ అనేది అల్గారిథమ్‌లు మరియు భారీ డేటాసెట్‌లను ఉపయోగించి నమూనాలను సృష్టించే సాంకేతికత మరియు మానవ ప్రమేయం లేకుండా ఈ నమూనాలకు తగిన సమాధానాలను ఇస్తుంది. డేటా శాస్త్రవేత్తలు తరచుగా పెద్ద మరియు సంక్లిష్టమైన డేటాను విశ్లేషించడానికి, సంక్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించడానికి మరియు మానవుల కంటే వేగంగా చిత్రాలు, వచనం మరియు ఆడియోలకు ప్రతిస్పందించడానికి లోతైన అభ్యాస సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగిస్తారు.
డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్ పరికరాలను ఫిల్టర్ చేయడానికి, వర్గీకరించడానికి మరియు ఆడియో, టెక్స్ట్ లేదా ఇమేజ్ ఇన్‌పుట్‌ల నుండి అంచనాలను రూపొందించడానికి నేర్పుతుంది. లోతైన అభ్యాసానికి ధన్యవాదాలు, స్మార్ట్ హోమ్ పరికరాలు వాయిస్ ఆదేశాలను అర్థం చేసుకోగలవు మరియు వర్తింపజేయగలవు మరియు స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు ఇతర వస్తువుల నుండి పాదచారులను వేరు చేయగలవు. డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్ ప్రోగ్రామబుల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, తద్వారా యంత్రాలు మానవ కారకం లేకుండా సరైన నిర్ణయాలు తీసుకునే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. లోతైన అభ్యాసం, దీని వినియోగ ప్రాంతం రోజురోజుకు పెరుగుతోంది; వాయిస్ మరియు ఫేస్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్స్, వెహికల్ ఆటోపైలట్‌లు, డ్రైవర్‌లెస్ వెహికల్స్, అలారం సిస్టమ్స్, హెల్త్ సెక్టార్, ఇమేజ్ ఇంప్రూవ్‌మెంట్ మరియు సైబర్ థ్రెట్ అనాలిసిస్ వంటి అనేక రంగాలలో అతనికి వాయిస్ ఉంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ మధ్య తేడాలు ఏమిటి?
మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ అనే భావనలు తరచుగా పరస్పరం మార్చుకోబడినప్పటికీ, అవి వేర్వేరు లక్షణాలను కలిగి ఉంటాయి. ప్రధాన వ్యత్యాసం ప్రాసెస్ చేయబడిన డేటా మొత్తం. మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో అంచనాలను రూపొందించడానికి చిన్న మొత్తంలో డేటా సరిపోతుంది. లోతైన అభ్యాసంలో, అంచనా సామర్థ్యాన్ని అభివృద్ధి చేయడానికి భారీ మొత్తంలో డేటా అవసరం. దీని ప్రకారం, మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో అధిక గణన శక్తి అవసరం లేదు, అయితే చాలా మ్యాట్రిక్స్ మల్టిప్లికేషన్ ఆపరేషన్‌లు డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్‌లో ఉపయోగించబడతాయి.
మెషిన్ లెర్నింగ్ స్కిల్ సముపార్జన కోసం, ఫీచర్‌లను వినియోగదారులు నిర్వచించాలి మరియు సృష్టించాలి. డీప్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్‌లో, డేటా నుండి ఫీచర్లు నేర్చుకుంటారు మరియు సిస్టమ్ ద్వారానే కొత్త ఫీచర్లు సృష్టించబడతాయి. యంత్ర అభ్యాసంలో అవుట్‌పుట్; ఇది వర్గీకరణ లేదా స్కోర్ వంటి సంఖ్యా విలువలను కలిగి ఉండగా, లోతైన అభ్యాస సాంకేతికతలో అవుట్‌పుట్; టెక్స్ట్, ఆడియో లేదా స్కోర్ రూపంలో తేడా ఉండవచ్చు.
వ్యాఖ్యానించిన మొదటి వ్యక్తి అవ్వండి